多智能体强化学习在完全协作场景中的优化方法：研究综述

作者及机构
本文由Tao Yang、Xinhao Shi、Qinghan Zeng、Yulin Yang、Cheng Xu和Hongzhe Liu共同撰写，作者分别来自北京联合大学信息服务工程北京市重点实验室（Beijing Key Laboratory of Information Service Engineering, Beijing Union University）和中国人民解放军某部科技创新研究中心（Science and Technology Innovation Research Center of ARI, Unit 32178 of the PLA）。论文发表于《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》2025年第26卷第4期。

研究背景与主题
多智能体强化学习（Multiagent Reinforcement Learning, MARL）是强化学习领域近年来的研究热点，因其在自动驾驶、无人机协作、智慧城市等复杂场景中的巨大潜力而备受关注。本文聚焦于完全协作场景下的MARL，系统梳理了奖励函数设计与协作目标优化的方法，旨在为研究者提供全景式参考，推动相关技术的发展。

主要观点与内容

1. 奖励函数设计的核心作用
   奖励函数是MARL的基础组件，通过定义评估标准和反馈机制引导智能体探索环境并做出最优决策。在完全协作场景中，奖励结构需兼顾个体与团队目标，以促进协作。论文从以下三方面展开：

   • 内在动机探索（Intrinsic Motivation Exploration, IMOE）：受人类多巴胺机制的启发，通过设计内在奖励（如状态新颖性、预测误差）驱动智能体主动探索。例如，EMC方法利用个体Q值的预测误差作为内在奖励，结合情景记忆加速策略学习。
     
   • 奖励函数重塑（Reward Reshaping）：通过调整外部奖励信号引导智能体行为。LTOS框架允许智能体与邻居共享奖励，而AIIR-Mix通过注意力机制动态混合内在与外在奖励，解决信用分配问题。
     
   • 团队奖励分配（Team Reward Allocation）：针对全局批评网络的局限性，研究提出价值函数分解（如VDN、QMix）和反事实基线（Counterfactual Baselines）等方法，将团队奖励公平分配至个体。
     

2. 协作目标优化方法
   协作目标的优化需协调个体策略与系统全局目标，论文重点探讨了三类方法：

   • 信任区域优化（Trust Region Optimization）：通过约束策略更新范围（如MATRPO、HAPPO算法）解决非平稳性问题，确保策略迭代的单调改进。
     
   • 智能体间通信机制（Communication Mechanisms）：如基于注意力的TARMAC模型支持选择性通信，而DACOM针对延迟环境设计时序网络，优化信息传递效率。
     
   • 协作兼容性分析（Cooperation Compatibility）：通过角色分配（如RODE算法）或行为语义学习（如FASTAP框架）减少策略冲突，提升团队协作鲁棒性。
     

3. 典型应用场景

   • 智能游戏：MARL在《星际争霸》《王者荣耀》等游戏中实现100%胜率，但面临稀疏奖励、信息不完全等挑战。
     
   • 智慧城市与工业：在交通控制（如多信号灯协同）、能源管理（混合动力车辆优化）等领域，MARL通过动态拓扑建模（如随机图神经网络）提升系统适应性。
     
   • 国防与军事：无人机编队协作等场景中，MARL算法需平衡实时决策与长期目标。
     

支持理论与证据
- 理论框架：论文以马尔可夫决策过程（MDP）、部分可观测MDP（POMDP）和博弈论为基础，分析完全协作场景的数学建模。
- 实验验证：引用大量实证研究（如SMAC环境测试、AlphaStar游戏AI）证明方法的有效性。例如，QMix在星际争霸任务中通过超网络实现单调价值分解，显著提升团队胜率。

研究意义与价值
本文首次系统综述了完全协作场景下MARL的奖励设计与目标优化方法，填补了该领域的空白。其科学价值在于：
1. 提出“奖励-目标协同”框架，阐明两者在驱动群体智能中的互补关系；
2. 为复杂场景（如开放多任务学习、智能体安全对齐）提供前瞻性研究方向；
3. 推动MARL在自动驾驶、智慧城市等实际应用的落地。

亮点与创新
- 方法创新：如EMC的情景记忆机制、AIIR-Mix的动态奖励混合策略，均为解决稀疏奖励和信用分配问题提供了新思路。
- 跨领域整合：将神经科学（多巴胺机制）、博弈论（纳什均衡）与机器学习结合，丰富了MARL的理论基础。
- 应用导向：针对延迟通信、大规模团队等现实约束，提出可扩展的算法设计（如FASTAP的CRP聚类）。

其他有价值内容
论文还探讨了仿真环境（如SMAC、IMP平台）对MARL研究的支撑作用，并指出未来需关注低质量奖励信号、开放世界多任务学习等挑战。